package com.zhao;

//import sun.lwawt.macosx.CSystemTray;

import java.util.*;

/**
 * @program: arithmetic-do-exercise
 * @author: zhaohuan
 * @create: 2021-09-08 23:46
 * @description
 *
 * 请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
 * 实现 LRUCache 类：
 * LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
 * 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
 *
 *  
 *
 * 示例：
 *
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 *
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 *
 **/
public class LRUCache {

    public static void main(String[] args) {
        LRUCache lruCache = new LRUCache(2);
        lruCache.put(1,1);
        lruCache.put(2, 2);
        System.out.println(lruCache.get(1));
        lruCache.put(3, 3);
        System.out.println(lruCache.get(2));
        lruCache.put(4,4);
        System.out.println(lruCache.get(1));
        System.out.println(lruCache.get(3));
        System.out.println(lruCache.get(4));
    }

    int capacity;
    LinkedHashMap<Integer, Integer> linkedHashMap = null;

    LRUCache(int capacity) {
        if (capacity < 1) {
            throw new RuntimeException("参数必须大于0");
        }
        this.capacity = capacity;
        linkedHashMap = new LinkedHashMap<>(capacity);
    }

    public Integer get(int key) {
        if (linkedHashMap.containsKey(key)) {
            int value = linkedHashMap.get(key);
            linkedHashMap.remove(key);
            linkedHashMap.put(key, value);
            return value;
        }
        return null;
    }

    public void put(int key, int value) {
        if (linkedHashMap.containsKey(key)) {
            linkedHashMap.remove(key);
            linkedHashMap.put(key, value);
        }
        if (linkedHashMap.size() < capacity) {
            linkedHashMap.put(key, value);
        } else {
            int fistKey = linkedHashMap.entrySet().iterator().next().getKey();
            linkedHashMap.remove(fistKey);
            linkedHashMap.put(key, value);
        }
    }

}
